Trang Chủ/Blog/AI Assistants Boost Beginners More Than Experts, Study Shows Correlation

AI Assistants Boost Beginners More Than Experts, Study Shows Correlation

There once was an AI named Chat who was really good at repeating back information it already knew. One day, Chat was given to some office workers [1] to help them with their jobs. Some of the workers were experts at their jobs, while others were still learning.

At first, Chat helped all the workers get more work done faster - even the experts! But soon, the experts noticed something funny. The workers who were still learning got way MORE help from Chat. The new workers improved a lot using Chat, doing their work faster and better than ever before!

The experts wondered why Chat didn't help them as much. That's when they realized - that Chat is an expert at repeating back facts but can't come up with brand new ideas. So, for workers who already knew those facts, Chat didn't offer them that much new help. But for newer workers still learning those basics, Chat was able to teach them so much more!

This shows a correlation - as in, two things that relate to each other and change together. The more expert a worker already was, the less helpful Chat was for them. But for newer workers, Chat could help them almost as much as the experts! It's because of their different starting points. Chat has a limit to how expert it can be. So, the closer a worker already was to Chat's expertise, the less new stuff Chat offered them.

The experts and newbies improved at different rates thanks to Chat. Their own expertise compared to Chat's matters for how much more they can learn. That connection in how much they improve is the correlation!

The SDTEST^® gives clues to someone's motivational values. However, additional polls can provide more pieces of the puzzle.

Imagine also giving an "A.I. and the end of civilization" poll. It asks people to rate at the agree or disagree level.

Now imagine 100 people who took both tests. You could match up each person's SDTEST^® colors with their rated answers about the danger of AI.

Comparing tests gives an expanded picture of values in action. More puzzle pieces make the whole image more apparent!

Multiple tests can work together, like colors blending on a palette. Other polls reveal what engages your values, like what is the perception of the danger of AI. Combined, they paint a richer picture of what motivates our thoughts and deeds.

Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll “A.I. and the end of civilization“. The full results of the poll are available for free in the FAQ section after login or registration.

Trí tuệ nhân tạo và sự kết thúc của nền văn minh

bảng xếp hạng Sự tương quan

VUCA

Giá trị tới hạn của hệ số tương quan

Phân phối bình thường, bởi William Sealy Gosset (sinh viên) r = 0.0763

Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.0031

Chỉ hiển thị kết quả > r = 0.0763

Phân bổ	Không bình thường	Bình thường	Không bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường
Tất cả các câu hỏi Tất cả các câu hỏi 1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?) 2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 1	-	Tích cực yếu 0.0709	Tiêu cực yếu -0.0028	Tích cực yếu 0.1106	Tiêu cực yếu -0.0994	Tiêu cực yếu -0.0085	Tiêu cực yếu -0.0583	Tích cực yếu 0.0110
Answer 2	-	Tích cực yếu 0.0280	Tích cực yếu 0.0016	Tích cực yếu 0.0403	Tiêu cực yếu -0.0300	Tích cực yếu 0.0444	Tiêu cực yếu -0.0020	Tiêu cực yếu -0.0658
Answer 3	-	Tiêu cực yếu -0.0147	Tiêu cực yếu -0.0480	Tiêu cực yếu -0.0065	Tích cực yếu 0.0458	Tiêu cực yếu -0.0093	Tiêu cực yếu -0.0046	Tích cực yếu 0.0184
Answer 4	-	Tích cực yếu 0.0166	Tích cực yếu 0.0057	Tích cực yếu 0.0186	Tiêu cực yếu -0.0386	Tiêu cực yếu -0.0325	Tiêu cực yếu -0.0142	Tích cực yếu 0.0482
Answer 5	-	Tích cực yếu 0.0043	Tiêu cực yếu -0.0109	Tiêu cực yếu -0.0187	Tích cực yếu 0.0505	Tiêu cực yếu -0.0008	Tích cực yếu 0.0361	Tiêu cực yếu -0.0520
Answer 6	-	Tiêu cực yếu -0.0401	Tiêu cực yếu -0.0583	Tiêu cực yếu -0.0839	Tích cực yếu 0.0803	Tiêu cực yếu -0.0010	Tích cực yếu 0.0548	Tích cực yếu 0.0139
Answer 7	-	Tiêu cực yếu -0.0560	Tích cực yếu 0.1141	Tiêu cực yếu -0.0539	Tiêu cực yếu -0.0116	Tiêu cực yếu -0.0001	Tiêu cực yếu -0.0108	Tích cực yếu 0.0246
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8	-	Tích cực yếu 0.0279	Tích cực yếu 0.0172	Tích cực yếu 0.0623	Tích cực yếu 0.0562	Tiêu cực yếu -0.0184	Tiêu cực yếu -0.0748	Tiêu cực yếu -0.0562
Answer 9	-	Tích cực yếu 0.0074	Tiêu cực yếu -0.0274	Tiêu cực yếu -0.0412	Tích cực yếu 0.0323	Tích cực yếu 0.0853	Tiêu cực yếu -0.0162	Tiêu cực yếu -0.0452
Answer 10	-	Tích cực yếu 0.0176	Tiêu cực yếu -0.0320	Tiêu cực yếu -0.0396	Tiêu cực yếu -0.0023	Tiêu cực yếu -0.0136	Tích cực yếu 0.0492	Tích cực yếu 0.0170
Answer 11	-	Tích cực yếu 0.0321	Tích cực yếu 0.0105	Tích cực yếu 0.0134	Tiêu cực yếu -0.0615	Tiêu cực yếu -0.0101	Tiêu cực yếu -0.0137	Tích cực yếu 0.0401
Answer 12	-	Tiêu cực yếu -0.0132	Tích cực yếu 0.0326	Tích cực yếu 0.0613	Tích cực yếu 0.0349	Tiêu cực yếu -0.0699	Tích cực yếu 0.0061	Tiêu cực yếu -0.0382
Answer 13	-	Tiêu cực yếu -0.1088	Tiêu cực yếu -0.0423	Tiêu cực yếu -0.0096	Tiêu cực yếu -0.0013	Tích cực yếu 0.0092	Tích cực yếu 0.0769	Tích cực yếu 0.0302
Answer 14	-	Tích cực yếu 0.0043	Tích cực yếu 0.0611	Tiêu cực yếu -0.0311	Tiêu cực yếu -0.0806	Tiêu cực yếu -0.0219	Tích cực yếu 0.0017	Tích cực yếu 0.0791

Xuất khẩu sang MS Excel

Chức năng này sẽ có sẵn trong các cuộc thăm dò VUCA của riêng bạn

Được

[1] https://www.ft.com/content/b2928076-5c52-43e9-8872-08fda2aa2fcf

2023.11.27

Valerii Kosenko

Chủ sở hữu sản phẩm SaaS PET Project Sdtest®

Valerii đủ điều kiện là một nhà tâm lý học sư phạm xã hội vào năm 1993 và kể từ đó đã áp dụng kiến thức của mình trong quản lý dự án.
Valerii có bằng thạc sĩ và trình độ quản lý chương trình và dự án vào năm 2013. Trong chương trình thạc sĩ của mình, anh ta đã quen thuộc với Lộ trình dự án (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektman Quản lý e. V.) và động lực xoắn ốc.
Valerii đã thực hiện các bài kiểm tra động lực xoắn ốc khác nhau và sử dụng kiến thức và kinh nghiệm của mình để điều chỉnh phiên bản SDTest hiện tại.
Valerii là tác giả khám phá sự không chắc chắn của V.U.C.A. Khái niệm sử dụng động lực xoắn ốc và thống kê toán học trong tâm lý học, hơn 20 cuộc thăm dò quốc tế.

Bài này có 0 Bình luận

Trả lời

Hủy trả lời

Để lại nhận xét của bạn